JPMorgan Chase telah menyaksikan adopsi sukarela yang luar biasa atas alat AI internalnya, dengan lebih dari 60% tenaga kerjanya kini aktif menggunakan platform tersebut. Keberhasilan ini tidak didorong oleh mandat, melainkan oleh pertumbuhan organik yang didorong oleh inovasi yang dipimpin oleh karyawan. Kuncinya? Memprioritaskan konektivitas tanpa batas ke sistem bisnis yang ada dibandingkan hanya berfokus pada model AI itu sendiri.
Pertumbuhan Viral yang Tak Terduga
Hanya dua setengah tahun setelah meluncurkan rangkaian LLM-nya, JPMorgan mendapati dirinya memiliki 250.000 karyawan yang menggunakan platform internal. Penerapan yang cepat ini bahkan mengejutkan para pemimpin perusahaan, namun hal ini menyoroti sebuah tren penting: ketika alat AI memberikan nilai nyata, karyawan akan dengan sukarela mengadopsinya. Chief Analytics Officer perusahaan tersebut, Derek Waldron, mengamati bahwa para pekerja tidak hanya menggunakan AI; mereka secara aktif membangun, menyesuaikan, dan membagikan asisten AI mereka sendiri yang disesuaikan dengan peran tertentu.
Antusiasme dari bawah ke atas ini menciptakan “roda gila inovasi” di mana pengguna awal mendemonstrasikan kasus penggunaan praktis, sehingga mendorong adopsi yang lebih luas. JPMorgan menyadari bahwa model itu sendiri pada akhirnya akan menjadi komoditas, sehingga fokusnya adalah menjadikan konektivitas sebagai keunggulan inti.
Konektivitas sebagai Strategi Inti
Strategi JPMorgan menonjol karena memperlakukan AI sebagai infrastruktur inti, bukan sekadar hal baru. Perusahaan ini banyak berinvestasi dalam teknologi retrieval-augmented generation (RAG), yang kini memasuki generasi keempat, dan integrasi multimoda. Rangkaian AI tidak terisolasi; itu tertanam kuat dalam sistem perusahaan yang ada.
Karyawan dapat langsung mengakses dan berinteraksi dengan data dari CRM, HR, trading, keuangan, dan sistem risiko. Perusahaan ini terus menambah koneksi baru, menjadikan alat AI sebagai bagian tak terpisahkan dari alur kerja sehari-hari. Menurut Waldron, nilai sebenarnya terletak pada akses – tanpa koneksi yang berarti ke data dan alat penting, bahkan AI tingkat lanjut pun masih kurang dimanfaatkan.
Kekuatan Blok Bangunan yang Dapat Digunakan Kembali
JPMorgan menekankan pendekatan “satu platform, banyak pekerjaan”. Menyadari bahwa setiap peran bersifat unik, perusahaan menyediakan building block yang dapat digunakan kembali (RAG, intelijen dokumen, kueri data terstruktur) yang dapat digabungkan oleh karyawan untuk menciptakan alat AI yang spesifik untuk peran tertentu. Sistem fleksibel ini memberdayakan pekerja untuk menyesuaikan AI dengan kebutuhan mereka, daripada memaksa mereka menggunakan solusi yang telah ditentukan sebelumnya.
Kemajuan perusahaan melalui beberapa generasi RAG—mulai dari pencarian vektor dasar hingga saluran pengetahuan multimodal yang hierarkis—menunjukkan komitmen terhadap perbaikan berkelanjutan. Waldron bahkan menyarankan untuk berhenti sejenak sebelum bertanya kepada rekan kerja, mempertimbangkan apakah asisten AI dapat menjawab pertanyaan tersebut terlebih dahulu.
Pada akhirnya, kesuksesan JPMorgan menyoroti sebuah pelajaran penting: Potensi sebenarnya dari AI bukan hanya tentang model yang canggih; ini tentang konektivitas yang lancar dan ada di mana-mana yang membuka nilai dunia nyata. Jika AI tidak dapat terhubung ke sistem tempat pekerjaan sebenarnya dilakukan, maka AI hanya akan menjadi mainan yang canggih dan mahal.
